# 导入 PyTorch 库，用于深度学习相关操作
import torch

# 定义要处理的文本
text = "我爱我的祖国"
# 定义词汇表，包含文本中出现的所有字符
vocab = ["我","爱","的","祖","国"]

# 创建一个嵌入层，num_embeddings 表示词汇表的大小，embedding_dim 表示每个词嵌入的维度
embedding_layer = torch.nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab), embedding_dim=3)

# 将文本中的每个字符转换为词汇表中的索引
token = [vocab.index("我"),vocab.index("爱"),vocab.index("我"),vocab.index("的"),vocab.index("祖"),vocab.index("国")]
# 将索引列表转换为 PyTorch 张量
token = torch.tensor(token)

# 通过嵌入层将索引张量转换为词嵌入张量
embedding = embedding_layer(token)
# 打印词嵌入张量的形状
print(embedding.shape)
# torch.Size([6, 3])
print(embedding)